团队组成团队介绍团队成员简介团队成员简介团队优势报告提纲由于经济飞速发展、人口迅速增长、工业和生活污水的大量持续排放，水体的富营养化程度日益严重，导致蓝藻大面积滋生并逐步形成蓝藻水华现象，研究和设计高效的蓝藻水华监测手段，具有重要的社会意义和研究价值。1）人工实地测量实地测量湖水蓝藻，装备一些水体测量和抽样仪器，定期监测水体判断污染是否严重。优点是简单方便，但偏远水域监测存在盲区，使得抽样样本存在一定的局限性。2）船舶巡航监测对于大面积湖泊，难以实现快速、及时、全面的掌握水华的爆发情况。3）遥感监测遥感监测是通过在卫星上搭载遥感传感器来获取地面数据，利用成像光谱仪对蓝藻水华现象进行成像，通过对图像分析得出蓝藻数量、分布情况。具有监测范围广、时间分辨率高的特点，但遥感数据在实时获取与应急调度等方面也具有一定局限性。通过无人机上搭载的高性能数码相机，能够快速、高质量的获取地面影像，解决遥感监测周期过长，应急不及时等问题。项目以武汉境内的大小湖泊为研究对象，拟通过无人机系统对水资源的污染状况进行实时监控，实现高分辨率视频影像中蓝藻水华的监测。自动识别、监测和及时预警，从而降低环保的成本。1）无人机航拍研究工作基础项目组李师尧和参与人李政达分别组建了华中师范大学一附中“无人机航拍”社团和武汉市唯一的由高中生组成的专业团队Specter航拍工作室，多次开展普及无人机知识、无人机组装技术、拍摄后期剪辑等宣传以及相关的公益活动，这些工作基础为开展无人机实时监控水资源的污染状况工作提供了硬件基础和技术支持。2）水质监测研究工作基础项目组李师尧，李政达是武汉青少年水质监测联盟成员，多次参加联盟组织的水质监测活动。并在具体的实践活动中发现目前的监测手段无法全面、及时地掌握水质污染情况。考虑结合无人机航拍工作采集。在武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室的老师指导下开展蓝藻水华监测高分辨率视频图像自动识别的研究工作。3）实验基础两位同学对编程工作有浓厚的兴趣，熟悉C语言，Python语言等编程工具。在实验之前，小组已经查阅了相关的资料，Python语言有相应的接口。目前已经采用小型的蓝藻图片和影像做实验，初步验证该方法能获取到蓝藻的颜色特征和频域特征。1）无人机采集成本低廉，数据获取方便视频图像拍摄精度高利用无人机平台上搭载高性能数码相机，能够快速、高质量的获取地面信息。弥补普通航空摄影和卫星遥感在云层覆盖区域上空采集不到有效数据的缺陷。2）采用Python语言实现影像图片中蓝藻的自动识别功能报告提纲1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景报告提纲1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景1、研究背景报告提纲1、研究背景1、研究背景报告提纲